qilmaydi. Evolyutsion modellashtirish va genetik algoritmlar uchun qo'llaniladigan
usullar odatda mikroevolyutsion jarayonlarni o'rganish va hujayra bosqichlariga
asoslangan rejalashtirish modellari bilan chegaralanadi. Maslahatchilarning ko'pgina
haqiqiy ilovalarida hisoblash murakkabligi taqiqlovchi omil hisoblanadi. Aslida, bu
muammo fitnes funktsiyasini baholash bilan bog'liq. Fitness fitnes bu qiyinchilikni
yengishning bir yechimidir. Biroq, oddiy ko'rinadigan EA ko'pincha murakkab
muammolarni hal qilishi mumkin. Demak, ketma-ketlikning murakkabligi va
muammo o'rtasida bevosita bog'liqlik bo'lishi mumkin emas. Batafsil ma'lumotni
"Evolyutsiya algoritmlari" kitoblarida topishingiz mumkin.
Amalga oshirish
Birinchi qadam, tasodifiy ravishda odamlardan boshlang'ich populyatsiyani
yaratishdir.
Ikkinchi bosqich - bu guruhdagi har bir shaxsning mosligini baholash (vaqt
chegarasi, etarli tayyorgarlik va boshqalar).
Uchinchi qadam - tugallangunga qadar quyidagi regeneratsiya bosqichlarini
takrorlang:
1.
Ko'paytirish uchun eng munosib odamlarni tanlang (ota-onalar)
2.
Nasl olish uchun krossover va mutatsiya yordamida evolyutsiya algoritmidan
o'tgan yangi shaxslarni keltiring.
3.
Yangi odamlarning individual muvofiqligini baholang.
4.
Eng kam mos keladigan aholini ular bilan almashtiring.
Dostları ilə paylaş: